Pandas是一个强大的数据处理库,可以用于处理和分析结构化数据。要修改Pandas DataFrame并插入新列,可以按照以下步骤进行操作:
import pandas as pd
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'],
'Age': [25, 28, 30, 27],
'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
df['Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']
这将在DataFrame中插入一个名为"Gender"的新列,并为每行分配相应的值。
print(df)
输出结果:
Name Age City Gender
0 John 25 New York Male
1 Emma 28 London Female
2 Mike 30 Paris Male
3 Sophia 27 Tokyo Female
在这个例子中,我们成功地修改了DataFrame并插入了新列"Gender",并为每个值分配了相应的性别。
Pandas是一个功能强大且灵活的库,广泛应用于数据分析和数据处理领域。它提供了许多用于处理和操作数据的函数和方法,使得数据处理变得更加简单和高效。
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